program bantu prediksi nilai matakuliah dengan …
TRANSCRIPT
i
PROGRAM BANTU PREDIKSI NILAI MATAKULIAH
DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN
Skripsi
Disusun oleh:
Sinyo Aryanto Bessie
23050036
FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
UNIVERSITAS KRISTEN DUTA WACANA
TAHUN 2011
© UKDW
ii
PROGRAM BANTU PREDIKSI NILAI MATAKULIAH
DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN
Skripsi
Diajukan kepada Fakultas Teknologi informasi Program Studi Sistem informasi
Universitas Kristen Duta Wacana
Sebagai salah satu syarat dalam memperoleh gelar
Sarjana Komputer
Disusun oleh:
Sinyo Aryanto Bessie
23050036
FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
UNIVERSITAS KRISTEN DUTA WACANA
TAHUN 2011
© UKDW
iii
© UKDW
iv
© UKDW
v
© UKDW
vi
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus yang telah
melimpahkan rahmat dan anugerah, sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas akhir
dengan judul “Program Bantu Prediksi Nilai Matakuliah Dengan Menggunakan Metode
Bayesian” dengan baik.
Penulisan laporan ini untuk memenuhi kelengkapan dari salah satu syarat dalam
memperoleh gelar Sarjana Komputer. Selain itu bertujuan melatih mahasiswa untuk
menghasilkan suatu karya yang dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah, sehingga
dapat bermanfaat bagi penggunanya.
Dalam menyelesaikan pembuatan program dan laporan Tugas Akhir ini, penulis
menerima dukungan, bimbingan, saran dan masukan dari berbagai pihak, baik secara
langsung maupun tidak langsung. Untuk itu dengan segala kerendahan hati, pada
kesempatan ini penulis menyampaikan segala ucapan terima kasih kepada:
1. Ibu Yetli Oslan, S.Kom., M.T. selaku dosen pembimbing I. Terima kasih atas waktu
yang disediakan untuk konsultasi penulis, bimbingan, petunjuk, masukan,
kesabaran, ilmu maupun pengetahuan yang diberikan selama penulis mengerjakan
tugas akhir hingga Tugas Akhir ini selesai
2. Bapak Drs. Wimmie Handiwidjojo, MIT.selaku dosen pembimbing II, atas
bimbingan, petunjuk dan masukan yang diberikan selama pengerjaan tugas akhir ini
sejak awal hingga akhir.
3. Pihak PUSPINDIKA yang telah membantu penulis dari awal dengan memberikan
database mahasiswa sebagai bahan Tugas Akhir ini.
4. Keluarga tercinta: Mama, Papa, dan adikku Dian yang selalu memberikan doa,
dukungan dan semangat.
© UKDW
vii
5. Teman-teman seperjuangan SI’05: Frengky Rjg, Nimod, Ranny, Viky, Nataliawan,
Hendik, Rio, Ludi,Erick, Bimo, Elvan ,Deka Felix, Robert, David, Deka Ramiase
Tarigan
6. Teman-teman asdos Botcamp, Simon, Oryza, Bimasto, Temmy.
7. Teman-teman group 7 skop Lempuyangan.
8. Pihak lain yang tidak dapat penulis sebutkan satu-persatu, sehingga Tugas
Akhir ini dapat terselesaikan dengan baik.
Yogyakarta, .....................
Sinyo Aryanto Bessie
© UKDW
viii
INTISARI
Program Bantu Prediksi Nilai
Dengan Menggunakan Metode Bayesian
Proses analisis terhadap keberhasilan kurikulum dari sebuah instansi
pendidikan sangat penting. Hal ini berkaitan erat dengan kualitas pendidikan yang
dipergunakan, dan secara langsung akan mempengaruhi sumber daya manusia yang
dihasilkan oleh instansi tersebut. Universitas Kristen Duta Wacana selaku instansi
pendidikan di Yogyakarta, selama ini dalam mengadakan analisis masih menggunakan
pendekatan yang berlainan untuk setiap tahunnya.
Pada laporan tugas akhir ini akan ditunjukkan Salah satu teknik pengolahan data
yang banyak digunakan saat ini adalah data mining. Data mining pada dasarnya merupakan
metode pencarian pola data tersembunyi dari sebuah basis data yang besar. Untuk kasus ini
penulis ingin menerapkan salah satu metode yang ada pada data mining yaitu metode
Bayesian yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai matakuliah. Penerapan metode
ini dilakukan pada data nilai huruf mahasiswa.
Hasil dari proses prediksi ini adalah nilai prediksi yang akan dipakai untuk
pertimbangan pengambilan matakuliah dan juga dapat dipakai untuk mengetahui
keakuratan metode Bayesian dalam proses prediksi nilai dengan membandingkan nilai
prediksi dan nilai faktual .
© UKDW
© UKDW
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ................................................................................................. ii
PERYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ..................................................................... iii
HALAMAN PERSETUJUAN .................................................................................. iv
HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................... v
UCAPAN TERIMA KASIH ..................................................................................... vi
INTISARI ............................................................................................................... viii
DAFTAR ISI ............................................................................................................. ix
DAFTAR TABEL .................................................................................................... xii
DAFTAR GAMBAR .............................................................................................. xiii
BAB 1 PENDAHULUAN ....................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang Masalah .......................................................................... 1
1.2 Batasan Masalah ..................................................................................... 2
1.3 Rumusan Masalah ................................................................................... 2
1.4 Tujuan Penelitian .................................................................................... 2
1.5 Tahapan Penelitian .................................................................................. 2
1.6 Sistematika Penulisan ............................................................................. 3
BAB 2 LANDASAN TEORI .................................................................................. 5
2.1 Konsep Dasar Sistem Informasi .............................................................. 5
2.1.1 Definisi Sistem ............................................................................ 5
2.1.2 Sistem Informasi .......................................................................... 5
2.2 Data Mining ............................................................................................ 6
2.3 Metode Bayesian .................................................................................... 7
BAB 3 DESAIN SISTEM .................................................................................... 11
3.1 Desain Umum ....................................................................................... 11
3.1.1 Flowchart Login Admin ........................................................... 11
3.1.2 Flowchart Proses Filtering ........................................................ 12
3.1.3 Flowchart Proses Prediksi Nilai Permahasiswa ........................ 13
3.1.4 Flowchart Proses Prediksi Nilai Permatakuliah ........................ 15
© UKDW
x
3.2 Desain Database ................................................................................... 16
3.2.1 MDL 1: Identifikasi Identitas Utama ........................................ 16
3.2.2 MDL 2: Relasi Antar Entitas ..................................................... 17
3.2.3 Menentukan Kunci Primer dan Kunci Alternatif ...................... 18
3.2.4 Menetukan Kunci Tamu ............................................................ 18
3.2.5 Menentukan kunci Aturan Bisnis .............................................. 18
3.2.6 Penambahan Atribut Bukan Kunci ............................................ 18
3.2.7 Validasi Aturan Normalisasi ..................................................... 19
3.2.8 Menentukan Domain ................................................................. 19
3.3 Desain Antarmuka .................................................................................. 21
3.3.1 Desain Form Login ................................................................... 22
3.3.2 Desain Form Menu Utama ........................................................ 22
3.3.3 Desain Form Import Tabel ........................................................ 22
3.3.4 Desain Form Relasi Matakuliah ................................................ 23
3.3.5 Desain Form Cari Mahasiswa ................................................... 24
3.3.6 Desain Form Prediksi Nilai Permahasiswa ............................... 25
3.3.7 Desain Form Detail Prediksi Nilai Permahasiswa .................... 26
3.3.8 Desain Form Prediksi Nilai Permatakuliah ............................... 27
3.3.9 Desain Form Perbandingan Nilai Prediksi Dan Faktual ........... 28
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS SISTEM ..................................... 29
4.1 Proses Awal ........................................................................................... 29
4.2 Program Utama ...................................................................................... 30
4.3 Proses Import Data ................................................................................. 32
4.4 Proses Pembentukan Relasi Matakuliah ................................................ 33
4.5 Proses Prediksi ....................................................................................... 35
4.5.1 Prediksi Nilai Permahasiswa ..................................................... 35
4.5.2 Prediksi Nilai Permatakuliah ..................................................... 43
4.6 Proses Analisis ....................................................................................... 47
4.6.1 Prediksi Dengan Menggunakan 4 Atribut ................................. 48
4.6.2 Prediksi Dengan Menggunakan 5 Atribut ................................. 50
4.6.3 Prediksi Dengan Menggunakan 6 Atribut ................................. 53
© UKDW
xi
4.6.4 Prediksi Dengan Menggunakan Sedikit Jumlah Sampel ........... 55
4.6.4 Prediksi Dengan Menggunakan Banyak Jumlah Sampel .......... 57
BAB 5 Kesimpulan dan Saran ........................................................................... 61
5.1 Kesimpulan ............................................................................................ 61
5.2 Saran ................................................................................................... 61
DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 62
LAMPIRAN LISTING PROGRAM ..................................................................... 63
© UKDW
xii
DAFTAR TABEL
Tabel Keterangan Halaman 2.1 Contoh Data Bayesian 9 3.1 Model Data Logika 5 19 3.2 Kamus Data 21 4.1 Perbandingan Nilai Menggunakan 4 Atribut 48 4.2 Statistik Kecocokan Prediksi Menggunakan
4 Atribut 51
4.3 Perbandingan Nilai Menggunakan 5 Atribut 51 4.4 Statistik Kecocokan Prediksi Menggunakan
5 Atribut 53
4.5 Perbandingan Nilai Menggunakan 6 Atribut 53 4.6 Statistik Kecocokan Prediksi Menggunakan
5 Atribut 54
4.7 Perbandingan Nilai Menggunakan Sedikit Sampel
56
4.8 Statistik Kecocokan Prediksi Menggunakan Sedikit Sampel
57
4.9 Perbandingan Nilai Menggunakan Banyak Sampel Data
58
4.10 Statistik Kecocokan Prediksi Menggunakan Banyak Sampel Data
60
© UKDW
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar Keterangan Halaman 2.1 Siklus Informasi 6 3.1 Flowchart Login Admin 11 3.2 Flowchart Proses Filtering 12 3.3 Flowchart Proses Prediksi Permahasiswa 13 3.4 Flowchart Proses Prediksi Permatakuliah 15 3.5 Model Data Logika 1 16 3.6 Model Data Logika 2 17 3.7 Model Data Logika 3 17 3.8 Model Data Logika 4 18 3.9 Model Data Logika 6 18 3.10 Desain Form Login 21 3.11 Desain Form Menu Utama 22 3.12 Desain Form Import Tabel 22 3.13 Desain Form Relasi Matakuliah 23 3.14 Desain Form Cari Mahasiswa 24 3.15 Desain Form Prediksi Nilai Permahasiswa 25 3.16 Desain Form Detail Hitung Prediksi Nilai 26 3.17 Desain Form Prediksi Nilai Permatakuliah 27 3.18 Desain Form Perbandingan Prediksi Nilai
Permatakuliah 28
4.1 Tampilan Program Awal 29 4.2 Tampilan Menu Program Bantu 30 4.3 Tampilan Prosedur Pembuatan Menu Utama 31 4.4 Form Import Tabel 32 4.5 Form Relasi Matakuliah 33 4.6 Form Proses Prediksi Nilai Permahasiswa 35 4.7 Form Cari Mahasiswa 35 4.8 Form Hasil Prediksi Nilai 41 4.9 Form Detail Perhitungan Prediksi Nilai
Permahasiswa 42
4.10 Form Prediksi Permatakuliah 43 4.11 Form Perbandingan Nilai Prediksi Dan Nilai
Faktual 46
© UKDW
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Proses analisis terhadap keberhasilan kurikulum dari sebuah
instansi pendidikan sangat penting. Hal ini berkaitan erat dengan kualitas
pendidikan yang dipergunakan, dan secara langsung akan mempengaruhi
sumber daya manusia yang dihasilkan oleh instansi tersebut. Universitas
Kristen Duta Wacana selaku instansi pendidikan di Yogyakarta, selama ini
dalam mengadakan analisis masih menggunakan pendekatan yang berlainan
untuk setiap tahunnya, sehingga masih dimungkinkan ketidaktepatan dalam
melakukan perkiraan.
Salah satu teknik pengolahan data yang banyak digunakan saat ini
adalah data mining. Data mining pada dasarnya merupakan metode pencarian
pola data tersembunyi dari sebuah basis data yang besar. Bidang statistik
merupakan bagian yang penting dalam data mining karena semua algoritma data
mining berakar dari ketentuan-ketentuan statistika. Dengan kemampuan data
mining,maka penelitian ini menerapkan salah satu metode yang ada pada data
mining yaitu metode Bayesian untuk memprediksi nilai-nilai matakuliah dari
mahasiswa.
1.2 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam pembuatan sistem ini yaitu:
a. Metode yang digunakan adalah metode Bayesian Classification
b. Matakuliah yang diprediksi hanya matakuliah prosi Sistem Informasi.
c. Data yang dipergunakan adalah data mahasiswa UKDW Sistem
Informasi dan memiliki nilai dalam bentuk huruf(A/A-/B+/B/B-
/C+/C/D/E).
© UKDW
2
d. Proses prediksi dilakukan per mahasiswa dan per matakuliah.
e. Data mahasiswa yang digunakan minimal semester 3.
f. Matakuliah yang dapat diprediksi minimal memiliki 3 prasyarat
matakuliah.
g. Sistem berlaku untuk multi user.
1.3 Rumusan Masalah
a. Apakah penerapan metode Bayesian Classification cocok untuk
masalah prediksi nilai matakuliah?
b. Apakah penggunaan dari metode ini dapat memberikan prediksi yang
akurat dalam prediksi nilai matakuliah?
1.4 Tujuan Penelitian
a. Tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan
metode Bayesian Classification untuk memperoleh prediksi nilai
matakuliah.
b. Meneliti apakah dari metode Bayesian Classification memiliki hasil
atau memiliki kesesuaian dengan studi kasus yang sedang dikerjakan
yaitu prediksi nilai matakuliah mahasiswa.
c. Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Strata 1 (S1) dari
Fakultas Teknik Jurusan Sistem Informasi Universitas Kristen Duta
Wacana Yogyakarta.
1.5 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dipergunakan untuk memperoleh data-data yang
diperlukan sebagai berikut:
a. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk mempelajari dan mencari bahan-bahan
yang berkaitan dengan dengan penelitian. Bahan-bahan ini berupa
© UKDW
3
teori atau contoh-contoh kasus yang ada dalam literatur, artikel,
tutorial, jurnal ataupun bahan lainnya baik dari buku pendukung
ataupun dari internet yang berhubungan dengan program bantu
prediksi nilai matakuliah menggunakan metode bayesian.
b. Studi Lapangan
Suatu pendekatan dan penelitian terhadap data-data, keterangan, dan
informasi yang diperoleh sebagai dasar dalam perancangan sistem
yang akan diterapkan.
c. Konsultasi
Melakukan konsultasi segala sesuatu yang berkaitan dengan tugas
akhir kepada dosen pembimbing terutama untuk memecahkan
permasalahan yang ada apabila dalam pengerjaannya ditemukan hal-
hal yang kurang atau tidak dimengerti.
d. Perancangan Sistem
Rancangan sistem yang akan dibangun berdasarkan dari hasil
observasi, referensi dari studi pustaka yang mencakup pemograman,
alur proses dari studi kasus yang diteliti, perancangan interface sistem
yang akan dibangun, dan perancangan database.
e. Implementasi Sistem
Implementasi sistem dimulai dari perancangan sistem, proses
pembuatan program atau coding, sampai dengan instalasi sistem yang
dibuat.
1.6 Sistematika Penulisan
Sistematika laporan Tugas Akhir ini secara garis besar dapat
dituliskan sebagai berikut pada Bab 1 ini diberi nama Pendahuluan yang berisi
latar belakang masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian,
tahap penelitian, dan sistematika penelitian.
© UKDW
4
Selanjutnya pada Bab 2 yaitu latar belakang yang menjelaskan
mengenai definisi-definisi serta dasar-dasar pengetahuan yang terkait dalam
data mining.
Pada Bab 3 yaitu Perancangan Sistem, merupakan bab yang sangat
penting karena pada bab ini penulis membahas tentang analisa dan
perancangan yang meliputi analisis kebutuhan sistem dan perancangan sistem.
Implementasi Sistem akan dijelaskan pada Bab 4. Bab ini juga
merupakan hasil dari perancangan sistem pada Bab 3 yang berisi mengenai
penjelasan preprocessing dan program utama menggunakan Microsoft Visual
FoxPro 9.0 beserta pengujian terhadap metode yang digunakan.
Bagian terakhir yaitu Bab 5 yang berjudul Kesimpulan dan Saran
berisi kesimpulan tentang sistem yang dihasilkan, serta saran pengembangan.
© UKDW
61
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari Pembuatan Program Tugas Akhir untuk program bantu prediksi nilai
matakuliah dengan menggunakan metode Bayesian maka dapat diambil beberapa
kesimpulan:
1. Pola yang muncul dari hasil perhitungan menggunakan metode
Bayesian dapat digunakan untuk memprediksi nilai matakuliah jika
nilai tersebut berupa class/golongan.
2. Ketepatan nilai hasil prediksi cukup terpengaruh oleh jumlah dimensi
input (atribut matakuliah).
5.2 Saran
Agar program bantu prediksi nilai ini lebih mendekati nilai sesungguhnya,
program ini sebaiknya ditambah dengan beberapa atribut baru yang
memperhatikan faktor lain yang berlaku pada saat matakuliah ditempuh. Misalnya
kondisi mahasiswa, dosen yang mengampu matakuliah, dan sarana mengajar.
© UKDW
62
DAFTAR PUSTAKA
Han, Jiawei. & Kamber, Micheline. (2001). Data Mining: Concepts and
Techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.
Jogiyanto, H.M. (2001). Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi
Offset.
Kusrini (2010).Algoritma Data Minig. Yogyakarta : Andi Offset.
Salib, Michael. 2002. "Meat Slicer: Spam Classification with Naive Bayes and Smart
Heuristics ".
Satrianto, Edy. (2005). Teorema Bayes. Diakses 11 sepetember 2010, dari http://Pdf searchengine/teorema bayes.pdf.
Suryadi, Christine.(2003). Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Diakses 11
sepetember 2010,, dari http://IF ITB/CS/Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes.pdf.
Sutedjo, Budi. (2002). Perencanaan & Pembangunan Sistem Informasi.
Yogyakarta: Andi Offset.
© UKDW